Mô hình và giả thuyết cho chủ đề nghiên cứu đã được thiết lập ở Chương 2, dựa trên các khái niệm, lý thuyết cơ bản và nghiên cứu trước đó. Chương 3 sẽ đi sâu vào các phương pháp nghiên cứu, bao gồm quy trình nghiên cứu, các phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, dân số và mẫu nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, cỡ mẫu và công cụ nghiên cứu. Nó cũng sẽ xác định các biến trong nghiên cứu, thảo luận về phương pháp thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu, cũng như phát triển thang đo và mã hóa các biến quan sát.
3.1 Các bước tiến hành nghiên cứu 3.1.1 Quy trình nghiên cứu
3Bảng 3.1: Tiến độ thực hiện phương pháp nghiên cứu Trình
tự
Nghiên
cứu Mục đích Phương
pháp Kỹ thuật Thời gian
thực hiện
1 Sơ bộ
Nhằm xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định nghỉ việc của người lao động thế hệ trẻ mà đề tài nghiên cứu đã hệ thống đề xuất. Từ đó điều chỉnh các yếu tố này cho phù hợp.
Nghiên cứu định tính
Thảo luận nhóm 10 chuyên gia
Tháng 06 năm 2022
2 Chính
thức
Từ thang đo đã được hiệu chỉnh phù hợp và có ý nghĩa, kiểm định các giả thuyết và đưa ra kết quả.
Nghiên cứu định lượng
Gửi phiếu khảo sát đến nhân viên và nhận kết quả
Tháng 6 và tháng 7 năm 2022
Nguồn: Tổng hợp của nghiên cứu Quy trình nghiên cứu của đề tài này được thực hiện theo từng bước sau:
Xác định vấn đề nghiên cứu
Xác định vấn đề nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu nghiên cứu Tổng quan nghiên cứu
Tổng quan nghiên cứu
Đề xuất mô hình và giả thiết nghiên cứu
Đề xuất mô hình và giả thiết nghiên cứu Thang đo nháp
Thang đo nháp Thang đo chính thức
- Dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan.
- Nghiên cứu tài liệu thứ cấp.
- Thảo luận tay đôi
- Dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan.
- Nghiên cứu tài liệu thứ cấp.
- Thảo luận tay đôi - Bảng câu hỏi khảo sát.
- Phỏng vấn 10 nhân viên (n=10).
- Chỉnh sửa thang đo.
- Bảng câu hỏi khảo sát.
Sơ đồ 3.1: Quy trình nghiên cứu đề xuất 3.1.2 Nghiên cứu sơ bộ
Trình tự tiến hành nghiên cứu sơ bộ, đặc biệt là nghiên cứu định tính như sau:
Để bắt đầu quá trình nghiên cứu, bước đầu tiên liên quan đến việc tiến hành nghiên cứu định tính ban đầu để xây dựng và hoàn thiện các câu hỏi phỏng vấn. Dựa trên cơ sở lý luận, tài liệu tham khảo và nghiên cứu từ các nguồn trong nước và quốc tế, tác giả đã xây dựng bộ câu hỏi định tính. Để sàng lọc và nâng cao các biến đo lường liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định nghỉ việc của nhân viên Thế hệ Y và Thế hệ Z tại thành phố Vũng Tàu, tác giả đã sử dụng kỹ thuật phỏng vấn thực tế với các chuyên gia dày dặn kinh nghiệm trong lĩnh vực quản lý nhân sự. Quá trình này đòi hỏi phải loại bỏ những nội dung dư thừa và làm rõ thang đo của các yếu tố. Hơn nữa, các biến quan sát mới được kết hợp, trong khi các biến không đáng kể hoặc không có tác động bị loại bỏ. Kết quả của nghiên cứu định tính sơ bộ này là một thang đo toàn diện bao gồm 31 biến quan sát đã được đưa ra để đánh giá 8 khái niệm nghiên cứu được nêu trong mô hình và giả thuyết đề xuất của tác giả.
Để bắt đầu, bước thứ hai liên quan đến việc tiến hành vòng nghiên cứu định lượng ban đầu bằng cách phỏng vấn trực tiếp 10 nhân viên (n=30) trong độ tuổi từ 15 đến 40. Những nhân viên này làm việc tại các doanh nghiệp tuyển dụng các cá nhân thuộc Thế hệ Y và Z. những cuộc phỏng vấn này nhằm đánh giá mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi và xác minh độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha. Bất kỳ biến nào không đáp ứng được mức độ tin cậy cần thiết sẽ bị loại bỏ. Kết quả thử nghiệm cho thấy thang đo đáp ứng các tiêu chí cần thiết, cho phép xây dựng thang đo chính thức để sử dụng trong quá trình khảo sát chính thức.
Sau khi bảng câu hỏi chính thức được điều chỉnh dựa trên thang đo chính thức này, nó sẽ được phân phát trong các cuộc phỏng vấn và phương pháp nghiên cứu được chuyển sang phương pháp định lượng. Nội dung và kết quả từ các cuộc thảo luận nhóm được thực hiện như một phần của nghiên cứu định tính có thể được tìm thấy trong phần phụ lục, đặc biệt là trong phần màu xanh lá cây được chỉ định.
Khảo sát mẫu chính thức (n = 155)
Khảo sát mẫu chính thức (n = 155)
35 3.1.3 Nghiên cứu chính thức
Mục tiêu chính của nghiên cứu chính thức, đặc biệt là nghiên cứu định lượng, là đánh giá và định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định nghỉ việc của người lao động thế hệ Y và Z trong các doanh nghiệp sử dụng các cá nhân cùng thế hệ ở thành phố Vũng Tàu. Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu toàn diện, tập trung vào những nhân viên có thâm niên trên 1 năm nhưng dưới 15 năm. Để thu thập dữ liệu từ những người tham gia, nhà nghiên cứu đã phân phát các bảng câu hỏi được soạn thảo cẩn thận qua email. Điều quan trọng là tất cả các câu hỏi trong bảng câu hỏi đều phải được trả lời để kết quả khảo sát được coi là hợp lệ. Nghiên cứu này sử dụng thang đo Likert 5 điểm từ (1) đến (5), thể hiện 5 mức độ đồng ý giữa các đối tượng nghiên cứu. Thang đo này cho phép đánh giá mức độ hài lòng của người lao động tại các doanh nghiệp trên địa bàn thành phố Vũng Tàu, cụ thể đo lường mức độ đồng tình hay không đồng tình của họ với các nhận định được đưa ra.
(1) Hoàn toàn không đồng ý.
(2) Không đồng ý.
(3) Bình thường (phân vân).
(4) Đồng ý.
(5) Hoàn toàn đồng ý.
Dữ liệu thu được từ bảng câu hỏi do khách hàng hoàn thành được kiểm tra bằng phần mềm thống kê SPSS 22.0. Để đánh giá tính nhất quán của thang đo, phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy bội đã được tiến hành. Sau khi tiến hành những phân tích này, các phát hiện cùng với thảo luận và đề xuất về quản lý sẽ được trình bày.
3.2 Tổng thể và mẫu nghiên cứu 3.2.1 Thiết lập phiếu khảo sát
Theo lý thuyết và mô hình nghiên cứu hiện có, tổng số lao động trong ngành xuất nhập khẩu & SG đến cuối năm 2022 là 740 người, trong đó có hơn 450 cá nhân có kinh nghiệm làm việc trên 1 năm và dưới 30 tuổi.
3.2.2 Kỹ thuật lấy mẫu nghiên cứu
Gửi bảng câu hỏi trực tiếp đến toàn bộ 450 nhân viên đã và đang làm việc trên 1 năm tại các doanh nghiệp thành phố Vũng Tàu.
3.3 Phương pháp chọn mẫu, kích thước mẫu và công cụ nghiên cứu 3.3.1 Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu
Tác giả chọn phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Điều này có nghĩa là, nhà nghiên cứu có thể lựa chọn các đối tượng mà họ có thể tiếp cận được.
3.3.2 Kích thước mẫu nghiên cứu
Theo Hair và cộng sự (2014) cần thu thập dữ liệu với kích thước mẫu ít nhất là 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng với số biến quan sát là 31. Số phiếu khảo sát thu được tối thiểu (n) phải là: 31 x 5 = 155 phiếu (n = 155).
3.4 Định nghĩa các biến trong nghiên cứu
Trong mô hình nghiên cứu của đề tài, các biến nghiên cứu được hiểu là các nhân tố và biến chịu tác động.
Có hai loại biến nghiên cứu, đó là: (1) biến độc lập và (2) biến phụ thuộc.
3.4.1 Biến độc lập
Biến độc lập là các biến nghiên cứu không chịu sự tác động của các biến khác, nó dùng để giải thích cho biến phụ thuộc.
3.4.2 Biến phụ thuộc
Biến phụ thuộc là biến nghiên cứu chịu sự tác động của biến khác (thông qua các lý thuyết được thiết lập).
3.4.3 Biến kiểm soát
Biến kiểm soát là các biến về đặc điểm của cá nhân, biến đóng vai trò giải thích mức độ kiểm soát của chúng khi biến phụ thuộc biến thiên.
3.5 Phương pháp thu thập số liệu
Bảng câu hỏi khảo sát được phát cho các nhân viên đang đi làm thuộc thế hệ Y và Z của các doanh nghiệp tại Thành phố Vũng Tàu bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Sau đó, dữ liệu được thu thập sẽ được xem xét, xác minh và tinh chỉnh để loại trừ bất kỳ mục nào không đáp ứng các tiêu chí cần thiết. Thông tin chính thu được từ các cuộc phỏng vấn của người tham gia được dùng làm dữ liệu nền tảng cho phân tích nghiên cứu.
Trong suốt và sau quá trình phỏng vấn, dữ liệu đã được chỉnh sửa trước khi được xử lý và phân tích.
3.6 Xử lý và phân tích dữ liệu
Khi tất cả dữ liệu cần thiết đã được thu thập, quá trình hành động tiếp theo bao gồm việc gán mã cho các câu hỏi và câu trả lời tương ứng của chúng. Các mã này sau đó được nhập vào phần mềm thống kê SPSS 22.0 nhằm mục đích tiến hành phân tích thứ tự. Các bước sau đây phác thảo quy trình:
Bước đầu tiên liên quan đến việc đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua việc sử dụng phương pháp Cronbach's Alpha.
Để tính hệ số Cronbach's Alpha cho một thang đo, thang đo cần có tối thiểu 3 biến đo lường. Phạm vi của hệ số Cronbach's Alpha trải dài từ 0 đến 1. Như Nunnally và Berntein (1994) đã nêu, một biến đo lường có hệ số tương quan tổng mục từ 0,3 trở lên đáp ứng các tiêu chí bắt buộc. Hệ số Cronbach's Alpha giảm từ 0,7 đến 0,8 cho thấy thang đo có độ tin cậy tốt. Theo Nunnally và Berntein (1994), Cronbach's Alpha bằng hoặc vượt quá 0,6 ngụ ý rằng thang đo có thể được coi là chấp nhận được về mặt độ tin cậy. Mục tiêu chính của việc sử dụng hệ số Cronbach's Alpha là xác định câu hỏi nào nên giữ lại và câu hỏi nào nên loại khỏi đánh giá, từ đó loại bỏ những câu hỏi không cần thiết. Điều quan trọng là phải đảm bảo tính nhất quán giữa các biến quan sát và thang đo.
Bước thứ hai liên quan đến việc tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA), đây là phương pháp được sử dụng để xác định và phân tích các yếu tố cơ bản trong một tập hợp các biến.
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua việc áp dụng phương pháp Cronbach's Alpha, nhiệm vụ tiếp theo là đánh giá độ giá trị của thang đo. Hai yếu tố quan trọng cần xem xét khi đánh giá một thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Để đánh giá những khía cạnh này, có thể sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, do Nguyễn Đình Thọ nêu ra năm 2011. Phương pháp này kết hợp nhiều chỉ số quan trọng khác nhau, chẳng hạn như:
Mục đích của thử nghiệm Bartlett là kiểm tra xem liệu có mối tương quan giữa các biến quan sát trong dân số hay không. Nếu kết quả của kiểm định này mang lại giá trị có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05) thì chứng tỏ thực sự có mối tương quan giữa các biến quan sát trên toàn bộ dân số (Hoàng Trọng và Chu Nguyên Mộng Ngọc, 2008).
Thước đo mức độ đầy đủ của việc lấy mẫu Kaiser-Meyer-Olkin, còn được gọi là kiểm tra KMO, là một chỉ số đánh giá hệ số tương quan giữa hai biến Xi và Xj, so với hệ số tương quan từng phần của chúng. Giá trị KMO cao hơn cho thấy sự tương đồng mạnh mẽ hơn giữa các biến. Để sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA), KMO phải vượt quá 0,5. Theo nghiên cứu của Kaiser năm 1974, KMO từ 0,9 trở lên được xếp vào loại xuất sắc, KMO từ 0,8 trở lên được coi là tốt, KMO từ 0,7 trở lên được coi là chấp nhận được và KMO từ 0,6
37
trở lên cũng được coi là chấp nhận được. Ngược lại, KMO từ 0,5 trở lên được coi là kém, trong khi KMO dưới 0,5 được coi là không thể chấp nhận được.
Tầm quan trọng của Phân tích nhân tố khám phá (EFA) phụ thuộc vào hệ số tải nhân tố, được tính bằng hệ số tương quan giữa các biến và yếu tố. Để đảm bảo tính thực tiễn, Hair et al. (1998) đề xuất rằng hệ số tải nhân tố nên vượt quá 0,5. Tuy nhiên, ngưỡng 0,3 được chấp nhận rộng rãi và tải vượt quá 0,4 được coi là quan trọng, trong khi tải bằng hoặc lớn hơn 0,5 được coi là có ý nghĩa thực tế. Điều quan trọng cần lưu ý là các nhà nghiên cứu thường chấp nhận chênh lệch trọng số nhỏ hơn 0,3, nhưng điều quan trọng là phải xem xét giá trị nội dung trước khi loại bỏ bất kỳ biến nào (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Để đánh giá tính phù hợp của thang đo, tổng phương sai trích được cần phải vượt quá 50% (Gerbing và Anderson, 1988). Khi thực hiện phân tích nhân tố trên thang đo thành phần, phương pháp trích xuất ưa thích là "Phân tích thành phần chính" với phép quay "Varimax".
Khi tiến hành phân tích EFA, tiêu chí Giá trị riêng đóng vai trò là công cụ để xác định số lượng yếu tố thích hợp. Nó đòi hỏi phải xác định (các) yếu tố có Giá trị riêng tối thiểu là 1, vì chỉ những yếu tố vượt quá Giá trị riêng là 1 mới được đưa vào khung phân tích. Bất kỳ yếu tố nào có Giá trị riêng dưới 1 đều được coi là không hiệu quả trong khả năng tóm tắt thông tin một cách hiệu quả.
Chuyển sang bước 3, nơi bạn sẽ kiểm tra các hệ số tương quan và tiến hành phân tích hồi quy bội.
Thang đo đầy đủ được sử dụng trong phân tích tương quan và phân tích hồi quy để kiểm tra các giả thuyết.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, điều quan trọng là phải thực hiện phân tích tương quan để xác định mối quan hệ quan trọng giữa các yếu tố được đo lường, đặc biệt liên quan đến quyết định nghỉ việc của nhân viên.
Sự phù hợp của mô hình chứa nhiều biến độc lập có thể được đánh giá bằng cách kiểm tra hệ số điều chỉnh của xác định R2. Ngoài ra, điều quan trọng là phải kiểm tra mọi vi phạm các giả định trong hồi quy tuyến tính để đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy. Các giả định này bao gồm kiểm tra các mối quan hệ tuyến tính bằng cách sử dụng Scatterplot, đánh giá phân phối bình thường của phần dư bằng cách sử dụng Biểu đồ và biểu đồ P-P, đánh giá tính độc lập của phần dư bằng cách sử dụng thống kê Durbin thống kê và xác định sự hiện diện của đa cộng tuyến bằng cách tính toán dung sai và hệ số lạm phát phương sai VIF. Người ta thường chấp nhận rằng VIF phải ≤ 10 (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Hơn nữa, mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập cũng như sự hiện diện của tính không đồng nhất có thể được xác định bằng cách kiểm tra mối quan hệ giữa giá trị dư và giá trị hồi quy của biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Đánh giá mức độ giải thích và ý nghĩa của các biến độc lập trong mối quan hệ với biến phụ thuộc, được thể hiện bằng hệ số chuẩn hóa (β) và mức ý nghĩa (Sig. < 0,05). Nếu một biến độc lập có trọng số β cao hơn thì điều đó thể hiện tác động đáng kể đến biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Chuyển sang bước thứ tư trong phân tích, bây giờ chúng ta sẽ đi sâu vào lĩnh vực thống kê mô tả.
Khi xem xét các giá trị của yếu tố, điều quan trọng là phải tiếp cận vấn đề một cách cẩn thận. Để đánh giá các yếu tố trong mô hình, các biến trung bình được sử dụng khi tiến hành phân tích thống kê mô tả. Tầm quan trọng của ảnh hưởng của từng yếu tố đến sự hài lòng của nhân viên và xu hướng nghỉ việc của họ có thể được xác định bằng cách kiểm tra các giá trị trung bình tương ứng của chúng.
Bước thứ năm liên quan đến việc tiến hành kiểm tra để đánh giá tính hợp lệ của giả thuyết.
Để xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định rời bỏ công việc của nhân viên trong công ty, phải tiến hành kiểm tra kỹ lưỡng các giả thuyết phù hợp với mô hình đề xuất. Đánh giá này dựa trên những phát hiện thu được từ một phân tích toàn diện sử dụng nhiều kỹ thuật hồi quy. Cần nhấn mạnh rằng hệ số Beta dương biểu thị mối liên hệ thuận lợi giữa một yếu tố cụ thể và quyết định bỏ thuốc, trong khi hệ số Beta âm cho thấy ảnh hưởng bất lợi.